torch-scatter和torch-sparse安装失败解决方案(自用)

遇到的问题

pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu111.html
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu111.html

上述命令执行之后出现timed out以及不适配,网络连接不稳定等问题。

问题分析

是因为从pip install中的whl文件无法获取成功,导致一直出错。

解决方案

1.查看自己需要的版本号(pytorch)

conda activate envname  //进入conda环境(填写你自己的环境名称)
pip list //查看已经下载好的列表

记住自己的torch版本。

2.查看自己的CUDA版本

nvcc -V

3.进入网址(pytorch-geometric.com/whl/)寻找自己需要的版本号

找到对应的torch,里面的cu是你CUDA的版本,111表示CUDA11.1,点击进去。

4.找到对应的whl文件

这里面的cp表示的是你的python版本,Win和Linux自行选择即可。

5.安装包

从刚刚的conda环境中,使用cd命令进入你在浏览器中下载这些文件的文件夹位置下,执行下面的命令。

pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl //例子
pip install torch_sparse-0.6.12-cp39-cp39-win_amd64.whl //例子

这样就可以快速安装这两个库了

这里还有一个小建议,最好是先装这两个包再安装

torch-geometric

### 官方下载链接 对于希望获取 `torch-geometric`、`torch-scatter` 及 `torch-sparse` 的官方版本,推荐的方式是从 PyTorch Geometric 提供的仓库中找到适合特定 CUDA 版本以及 Python 解释器版本的文件。通常情况下,这些库依赖于特定版本的 PyTorch 并且可能需要匹配相同的 CUDA 工具包版本。 #### 获取适用于指定配置的轮子(Whl) 为了确保兼容性,建议先确认已安装PyTorch 版本及其所基于的 CUDA 版本: ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda)" ``` 接着访问 [PyTorch Geometric 轮子页面](https://data.pyg.org/whl/) 或者更稳定的长期支持版面如 [PyTorch Stable Releases](https://pytorch-geometric.com/whl/torch_stable.html),从中挑选与当前环境中 PyTorch CUDA 版本相匹配的 `.whl` 文件进行下载安装[^1]。 例如,如果使用的是带有 CUDA 11.3 支持的 PyTorch 1.10.1,在 Linux 上运行 Python 3.7,则可以通过如下命令来安装所需的组件: ```bash pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu113/torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu113/torch_scatter-2.0.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu113/torch_sparse-0.6.12-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl pip install torch_geometric ``` 请注意 URL 中的具体版本号应当依据实际需求调整,并且确保所有软件包之间的版本相互兼容[^4]。 最后一步直接通过 `pip install torch_geometric` 来完成对 `torch-geometric` 自身的安装,这会自动处理其最低限度的需求项。
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